/**
现在你总共有 n 门课需要选，记为 0 到 n-1。

在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1]

给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。

可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如果不可能完成所有课程，返回一个空数组。

示例 1:

输入: 2, [[1,0]] 
输出: [0,1]
解释: 总共有 2 门课程。要学习课程 1，你需要先完成课程 0。因此，正确的课程顺序为 [0,1] 。
示例 2:

输入: 4, [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
输出: [0,1,2,3] or [0,2,1,3]
解释: 总共有 4 门课程。要学习课程 3，你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。
     因此，一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
说明:

输入的先决条件是由边缘列表表示的图形，而不是邻接矩阵。详情请参见图的表示法。
你可以假定输入的先决条件中没有重复的边。
提示:

这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环，则不存在拓扑排序，因此不可能选取所有课程进行学习。
通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程（21分钟），介绍拓扑排序的基本概念

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/course-schedule-ii
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*/
// BFS, for topological sorting problem, you should try BFS first, DFS is optiona
class Solution {
public:
    vector<int> findOrder(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) {
        vector<vector<int>> graph(numCourses);
        //计算入度
        vector<int> inDegree(numCourses, 0);
        for (const auto& p : prerequisites) {
            graph[p[1]].push_back(p[0]);
            inDegree[p[0]]++;
        }

        queue<int> q;
        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (inDegree[i] == 0) {
                q.push(i);
            }
        }

        vector<int> res;
        while (!q.empty()) {
            int size = q.size();
            while (size--) {
                auto cur = q.front(); q.pop();
                res.push_back(cur);
                for (const auto& neighbor : graph[cur]) {
                    inDegree[neighbor]--;
                    if (inDegree[neighbor] == 0) {
                        q.push(neighbor);
                    }
                }
            }
        }

        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
            if (inDegree[i] != 0) {
                return {};
            }
        }

        return res;
    }
};
